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    行業新聞

    我為什么看衰內容的個性化推薦?


    By admin-2015-11-11

    我為什么看衰內容的個性化推薦?



    互聯網每天產生數以百萬計的信息,這其中充斥著太多的“垃圾”信息,這些東西只會干擾視線、浪費時間。從本質上講,內容本身并無好壞之分,在你看來是垃圾的信息,有時對某些人來說卻很有用,內容永遠只有感興趣和不感興趣兩種。
     
    在這種情況下,基于大數據的個性化推薦仿佛就是一種頗為行之有效的方法了。借助強大的數據采集、分類和提取技術,根據以往的數據為我這個服務對象賦予各種“關鍵詞”,然后再針對這些關鍵詞為我推薦內容。隨著閱讀的時間越長,系統越了解我,推薦的內容就越精準。
     
    拿國內在個性化推薦方面做的比較不錯的“今日頭條”來說吧,首先系統的采集海量的信息,然后通過數據挖掘,智能分析出每時每刻最熱門最值得用戶關注的資訊,再基于微博分析出用戶以前獲取信息的情況,建立起個人用戶模型,兩者結合,就能智能的為用戶推薦個性化的信息了。但是這些內容真的就是我們感興趣的內容嗎?我打個大大的問號。
     


    一、無法感知興趣之外,只會讓我們越來越狹隘


     首先說說,我為什么在使用了今日頭條接近一個月后憤而卸載的原因吧。前段時間,關于文章和馬伊琍的婚變事件,成為互聯網新聞的大熱門。今日頭條連續向我推送了多條push提醒,當然這些消息確實是我感興趣的,所以大都點擊了。在這之后,個性化推薦給我的就全部是各類娛樂八卦新聞了。我使用這款軟件,主要目的還是為了了解當天發生的熱門事件,至于個性化對我來說并不是很重要,每天自己去收藏的各大網站看一遍,基本上已經滿足我的閱讀需求了。但現在滿屏幕的娛樂八卦,對我來說有點信息負載了。我喜歡八卦,但不是只生存在八卦的世界中。
     
     


    個性化推薦貌似很懂我,能夠精準的猜測出我最喜歡閱讀的內容,且不說這種做法是否足夠科學、其背后的評價機制是否有效,就算它科學有效,這是不是意味著“我只喜歡看同一類內容”呢?倘若我們一直接收的都是符合喜好的內容,則很有可能陷入危險境地。這種推薦看似人性化,實則在閹割新聞。用戶生活在自我的世界,無法感知興趣之外的“新”事物。而無法接觸“新”事物自然就不能培養新的興趣。個性化新聞體驗采集自你的興趣,又決定了你的興趣。用戶最終淪為井底之蛙。新聞除了讓人感知世界外,還能啟迪思想。我最擔心的是,個性化新聞體驗讓思想裹足不前。


     


    二、機器系統,永遠無法感知我們為什么需要閱讀


    今日頭條每次刷新會向我推薦15篇文章,其中大概2篇內容是我喜歡的,再加上一些當天最熱門的文章,某種程度推薦的并不是很精準。用戶刷新信息流的成本非常低,某種程度和微博比較類似,只不過內容更多更豐富。但對具體用戶來說,大量并不精準的推薦造成的體驗其實并不好。這可能和他們基礎數據收集的不夠有關系,但即使未來精準了,這也無法解決隨場景變化而產生的閱讀需求變化。其實有時候很可笑的是,在某一個階段,我們因為大家都在討論某件事而去關注這件事,但這并不意味著我們對類似的事情都感興趣。
     
    在我看來推薦這事跟一個人在某一領域的深入程度有關,對于一個青春期沒見過世面的騷年來說,這世界上一切AV大抵美好,而對于一個千片閱盡喜歡有劇情色調明快偏好身材嬌小勻稱輪廓柔和喜歡被凌辱但討厭傷害的死m宅男來說,推薦則是幾乎不可能完成的任務。這不只是找出如此細分程度的內容的問題,還有你如何發現如此細分的需求的問題,還有他對以上標簽不同的喚起程度以及對其他非最佳標簽的寬容程度的問題,最關鍵的,我們不是要知道他已知的需求,而是要探究他未知的喜好,這才是整個問題里最無解的一環,所謂人心難測,正在于此。機器永遠都無法感知,我們為什么在某個時刻喜歡閱讀某類內容。
     


    三、更精準的推薦,往往帶來的是內容垃圾化


    說出這個判斷,其實可能會惹來爭議,但基于大數據挖掘的個性化推薦,首先最根本的核心是大數據。如何能夠擁有大數據,這需要系統收集海量的數據,而這些海量的數據中本身就包含大量的垃圾信息。再拿我喜歡看娛樂八卦這件事情來說,我喜歡看的八卦只是極個別的那少數的明星,剩下的那些明星并不是我關注的對象。
     
    今日頭條確實能夠精準的分析出我喜歡娛樂八卦,給我推薦的新聞也確實都是娛樂新聞,但這些內容卻并不是我想要的。此外還存在熱門文章過度推薦問題,這導致個性化程度很差。退一萬步講,就算推薦的都是我感興趣的話題,內容質量上也不是很好。新浪娛樂和一個不知名的娛樂小站是提供相同主題的內容,但對我來說他們的價值卻是天差地別。我只想看到的我感興趣的那些優質內容,你卻給我帶來如此多的嘈雜聲音。
     
    隨著微博這種短消息機制的流行,網絡上的文字越來越短,人們也越來越沒耐心閱讀長篇大論,當然也不是所有人都喜歡“短、平、快”的信息分發方式。我們的閱讀需求每時每刻都在變化,有時候覺得累了就看短消息,快速過一遍;有時候覺得需要充電,所以想看深度的文章,了解一件事的來龍去脈,這要求閱讀產品擁有足夠的彈性。
     
    新聞確實存在信息的過載,但是大部分人看新聞的主要方式是熱門新聞+自己關注板塊的今天發生的新聞+一些新穎度較高的原來未關注的類型的新聞,所以其實熱門新聞和相關板塊每天發生新聞就足夠了。其實每天我們都在幫助自己做個性化的篩選,可能今日頭條能夠覆蓋到我們平時覆蓋不到的內容,但我們的時間本來就是有限的,你推薦的大量新聞,我們有時間可以看嗎? 
     


    四、缺乏人的因素,個性化根本無法談起


    我們不管前面所說的所有關于今日頭條的缺點,它最大的問題還是缺乏人的因素。在我看來只有把基于算法的內容推薦和基于社會化關系的推薦結合起來,才能真正實現個性化。比如我看某一個google glass科技新聞,它無法跨域把twitter里面的有google工程師參與該項目的人及其技術分享推薦到我面前
     
    這也是我認為微博不可替代的原因所在。今日頭條平臺上提供的都是各類新聞資訊,它永遠無法捕捉到最細微的人的情感變化。一條短短的140字的微博,也許就能觸發我們的情感,引發我們心靈深處某種靈魂觸動,我們知道我們關注的一個個微博賬號都是一個活生生的人。我們因為贊同某人,喜歡某人的思想,從而實現了個性化的自我價值提升,而今日頭條上卻缺乏這些。
     
    人人都是自媒體的時代,即使再渺小的個體都可能成為一個新聞源,以前的媒體是傳播節點,現在變成的具體的個人。今日頭條因為沒有收錄這些內容,很可能造成一種情況,我們的信息流動速度嚴重滯后于他人。我們無法感知新聞事件背后人們情緒的變化,而這恰恰是我們為什么要閱讀某類新聞的原因所在。人們基于彼此的共性,彼此對同樣感興趣的內容進行推薦和討論,我們稱為「社交」。目前看來,現有「個性化閱讀」的產品,想要解決的問題,豆瓣和新浪微博之類已經解決的很好。這些產品天然的社交推薦機制,要比各種產品的「推送」來得更加準確、合理。
     


    五、興趣不是死物,個性化永遠需要面對的困境


    用戶做什么比說什么更真實地反映了他的意圖,但從目的上講,互聯網產品根據用戶的實際行為來進行自我調整,與傳統媒體根據用戶紙筆寫下的意見來進行自我調整,并無二致:都是為了讓用戶更多地看到他感興趣的內容,更少看到他不感興趣的內容。但興趣并非靜態的死物,興趣的擴充是保持一個人精神活力的前提。我們說互聯網是革命性的,恰恰就因為它降低了擴充興趣和視野的成本。
     
    個性化應該是我們已知以外的某種補充,但現在它恰好無法勝任這種補充身份?;蛟S有一天我們可以做到,但現在,無論是基礎數據量還是算法,只能讓我感覺這是一個不甚好笑的笑話。我姑且相信在做這件事的諸位做的是一件有意義的事情,我只是不相信這件事現在對我有意義而已。相對于“個性化”,我更關心相同/相近信息過濾,我覺得這才是一個更急迫也更好解決的問題。




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